package com.atguigu.java.ai.langchain4j.config;

import com.atguigu.java.ai.langchain4j.store.MongoChatMemoryStore;
import dev.langchain4j.data.document.Document;
import dev.langchain4j.data.document.loader.FileSystemDocumentLoader;
import dev.langchain4j.data.segment.TextSegment;
import dev.langchain4j.memory.chat.ChatMemoryProvider;
import dev.langchain4j.memory.chat.MessageWindowChatMemory;
import dev.langchain4j.model.embedding.EmbeddingModel;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.ContentRetriever;
import dev.langchain4j.rag.content.retriever.EmbeddingStoreContentRetriever;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStore;
import dev.langchain4j.store.embedding.EmbeddingStoreIngestor;
import dev.langchain4j.store.embedding.inmemory.InMemoryEmbeddingStore;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

@Configuration
public class XiaozhiAgentConfig {
    @Autowired
    private MongoChatMemoryStore mongoChatMemoryStore;
    @Bean
    public ChatMemoryProvider chatMemoryProviderXiaozhi() {

        return memoryId -> MessageWindowChatMemory
                .builder()
                .id(memoryId)
                .maxMessages(20)
                .chatMemoryStore(mongoChatMemoryStore)
                .build();
    }

//    @Bean
//    ContentRetriever contentRetrieverXiaozhi() {
//        //使用FileSystemDocumentLoader读取指定目录下的知识库文档
//        //并使用默认的文档解析器对文档进行解析
//        Document document1 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("E:/knowledge/医院信息.md");
//        Document document2 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("E:/knowledge/科室信息.md");
//        Document document3 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("E:/knowledge/神经内科.md");
//        List<Document> documents = Arrays.asList(document1, document2, document3);
//
//        //使用内存向量存储
//        InMemoryEmbeddingStore<TextSegment> embeddingStore = new InMemoryEmbeddingStore<>();
//        //使用默认的文档分割器
//        EmbeddingStoreIngestor.ingest(documents, embeddingStore);
//
//        //从嵌入存储（EmbeddingStore）里检索和查询内容相关的信息
//        return EmbeddingStoreContentRetriever.from(embeddingStore);
//
//    }
    @Autowired
    private EmbeddingStore embeddingStore;

    @Autowired
    private EmbeddingModel embeddingModel;

    @Bean
    ContentRetriever contentRetrieverXiaozhiPincone() {

        // 创建一个 EmbeddingStoreContentRetriever 对象，用于从嵌入存储中检索内容
        return EmbeddingStoreContentRetriever
                .builder()
                // 设置用于生成嵌入向量的嵌入模型
                .embeddingModel(embeddingModel)
                // 指定要使用的嵌入存储
                .embeddingStore(embeddingStore)
                // 设置最大检索结果数量，这里表示最多返回 1 条匹配结果
                .maxResults(1)
                // 设置最小得分阈值，只有得分大于等于 0.8 的结果才会被返回
                .minScore(0.8)
                // 构建最终的 EmbeddingStoreContentRetriever 实例
                .build();
    }

    /*
    * public void embeddingSearch() {
            //提问，并将问题转成向量数据
            Embedding queryEmbedding = embeddingModel.embed("你最喜欢的运动是什么？").content();
            //创建搜索请求对象
            EmbeddingSearchRequest searchRequest = EmbeddingSearchRequest.builder()
            .queryEmbedding(queryEmbedding)
            .maxResults(1) //匹配最相似的一条记录
            //.minScore(0.8)
            .build();
            尚硅⾕
            十三、项目实战-在硅谷小智中整合向量数据库
            1、上传知识库到Pinecone
            2、修改XiaozhiAgentConfig
            添加基于Pinecone的向量数据库配置
            //根据搜索请求 searchRequest 在向量存储中进行相似度搜索
            EmbeddingSearchResult<TextSegment> searchResult =
            embeddingStore.search(searchRequest);
            //searchResult.matches()：获取搜索结果中的匹配项列表。
            //.get(0)：从匹配项列表中获取第一个匹配项
            EmbeddingMatch<TextSegment> embeddingMatch = searchResult.matches().get(0);
            //获取匹配项的相似度得分
            System.out.println(embeddingMatch.score()); // 0.8144288515898701
            //返回文本结果
            System.out.println(embeddingMatch.embedded().text());
            }*/

/*    public void testUploadKnowledgeLibrary() {
//使用FileSystemDocumentLoader读取指定目录下的知识库文档
//并使用默认的文档解析器对文档进行解析
        Document document1 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("E:/knowledge/医院信
                息.md");
        Document document2 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("E:/knowledge/科室信
                     息.md");
        Document document3 = FileSystemDocumentLoader.loadDocument("E:/knowledge/神经内
                                科.md");
        List<Document> documents = Arrays.asList(document1, document2, document3);
//文本向量化并存入向量数据库：将每个片段进行向量化，得到一个嵌入向量
        EmbeddingStoreIngestor
                .builder()
                .embeddingStore(embeddingStore)
                .embeddingModel(embeddingModel)
                .build()
                .ingest(documents);
    }*/

}
